模式识别的基本理论 蝙蝠的雷达系统、螳螂的视觉的灵敏度都是非常高的
这些动物通过这些特异的功能来识别各式各样的东西并赖以生存
识别也是人类的一项基本技能
当人们看到某事物或现象时,人们会先收集该事物或现象的信息,然后将其与头脑中已有的相关信息相比较,如果找到一个相同或相似的匹配,人们就可以将该事物或现象识别出来
随着计算机的出现以及人工智能的兴起,将人类的识别技能赋予计算机成为一项新兴课题
1 模式识别的概述 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”
随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动
(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系
它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系
例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制;人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题
又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术
模式识别是人工智能最早的研究领域之一,它的狭义研究目标是为计算机配置各种感觉器官,以便直接接受外界的各种信息,如图形识别、语言识别等
它的研究目标可以包括对于许多复杂事物的分类,如故障诊断、气象分型等
但模式识别又不是简单的分类学,它的目标包括对于系统的描述、理解与综合,是通过大量信息对复杂过程进行学习、判断和寻找规律
模式识别的应用几乎遍及各个学科领域,同时模式识别也广泛地应用于石油工业领域
此章通过保护储集层钻井液体系的优选,介绍模式识别方法在保护油气储集层技术中的应用 [14]
从模式识别用于对复杂类事物的分类来讲
模式识别就是已知某类事物有